Mercredi, à la fin de la journée de travail à Londres, le CEO de Google Sundar Pichai et le CEO de Google DeepMind Demis Hassabis ont annoncé une nouvelle aux employés.

Hassabis, cofondateur de DeepMind et gardien de longue date du laboratoire, allait abandonner son titre de CEO et passer à un rôle de président, ont-ils indiqué. Quelques minutes plus tard, il a été annoncé que le scientifique en chef de longue date Jeff Dean et plusieurs autres chercheurs de premier plan quittaient l’entreprise.

Les employés du bureau londonien de DeepMind ont été stupéfaits. Ils voulaient savoir si le changement de Hassabis était une promotion ou une rétrogradation, s’il conserverait une influence réelle sur l’orientation de DeepMind, et si Google achevait un transfert de pouvoir du laboratoire londonien vers son siège de Mountain View.

Un ingénieur de DeepMind, au fait des réactions internes, a déclaré à Fortune que les employés étaient “very mixed” sur le remaniement, certains se demandant si le rôle de président finirait par écarter complètement Hassabis de l’entreprise.

En réalité, ces départs très médiatisés n’étaient que la partie visible d’une année difficile pour Google DeepMind. Trois employés actuels et un ancien employé ont déclaré à Fortune que les tensions au sein du laboratoire étaient déjà montées. Des modèles retardés, des départs majeurs et un conflit public avec le personnel au sujet de contrats de défense controversés avaient amené de nombreux acteurs internes à se demander si Google avait perdu pied dans la course à l’IA.

Autrefois considéré comme un leader, le groupe a récemment cédé du terrain à ses concurrents, en particulier OpenAI et Anthropic. Ce recul s’est surtout manifesté par les retards répétés du modèle Gemini 3.5 Pro, qui a manqué trois échéances de lancement ces derniers mois. Trois ingénieurs de DeepMind ayant parlé à Fortune ont attribué ces retards à l’incapacité de l’entreprise à donner la priorité aux capacités de codage de l’IA.

Pour la deuxième fois en seulement quatre ans, Google tente à nouveau de rattraper son retard.

Google DeepMind peine désormais à conserver son avantage technique, à retenir ses meilleurs chercheurs et à contenir une révolte des employés liée à ses travaux de défense. Le remaniement voulu par Pichai — que les employés disent redonner du pouvoir à Mountain View et rapprocher DeepMind du cœur de Google — intervient à un moment critique. C’est aussi un pari : la nouvelle direction peut-elle redonner de l’élan à l’IA de Google, ou aggravera-t-elle les tensions internes à un moment crucial de la course à l’IA ?

Un remaniement de direction

Dans une note adressée au personnel mercredi, Hassabis a expliqué qu’il cédait les responsabilités opérationnelles quotidiennes du laboratoire afin d’avoir le “time and space to focus on the big picture and help influence what is to come to the best of my ability.”

Mais plutôt que de nommer un nouveau CEO pour DeepMind, Pichai a annoncé que le directeur de la technologie de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, prendrait en charge les opérations quotidiennes en tant que vice-président senior, en rendant compte directement à Pichai au lieu d’occuper un poste autonome de CEO de DeepMind. Contrairement à Hassabis, basé à Londres, Kavukcuoglu travaille à Mountain View, à quelque 6,000 miles de là. Un porte-parole de Google a déclaré que Hassabis allait occuper un rôle élargi axé sur l’avancement de la science et la stratégie à long terme.

Trois ingénieurs de DeepMind ayant demandé l’anonymat pour discuter des sujets de l’entreprise ont déclaré à Fortune voir dans ce changement une évolution structurelle plus large, qui transfère le pouvoir vers Mountain View, où se trouve le siège de Google, et l’éloigne de Londres, où DeepMind a été fondé.

Selon eux, le fait de perdre Hassabis comme CEO sans lui désigner de remplaçant signifie aussi que le laboratoire est en partie absorbé par le reste de l’entreprise et perd une partie de son indépendance. Le premier ingénieur a qualifié cela de “small step, but gradually continuing the trend.”

“Beaucoup de gens sont assez mécontents,” a-t-il dit. “Both Demis exiting, and losing some of the separation from Alphabet and identity as DeepMind.”

Depuis des mois, des rumeurs évoquaient un transfert de pouvoir important vers la Californie, ainsi que des inquiétudes sur le message qu’un tel changement enverrait au personnel basé à Londres. Les employés décrivent une “background pressure” persistante liée au déplacement de certaines fonctions vers Mountain View, et plusieurs ingénieurs londoniens de premier plan, dont les vétérans d’AlphaFold John Jumper, Jonas Adler et Alexander Pritzel, ont récemment quitté l’entreprise pour rejoindre Anthropic.

Selon le deuxième ingénieur, les lignes hiérarchiques s’éloignaient aussi progressivement de Hassabis depuis un certain temps.

Un porte-parole de Google a contesté l’idée d’un transfert de pouvoir vers Mountain View et a affirmé que Google DeepMind restait engagé envers sa présence à Londres. Le porte-parole a indiqué que Hassabis, ainsi qu’une grande partie de la direction de Google DeepMind, resterait basé dans le bureau londonien. Il a ajouté que DeepMind conserverait une direction distincte et son autonomie de recherche sous Kavukcuoglu.

D’un point de vue commercial, il peut y avoir un argument en faveur du changement, surtout si l’entreprise a des difficultés à livrer ses modèles dans un environnement de plus en plus concurrentiel. Mountain View a peut-être perdu patience et souhaite un contrôle plus étroit sur son joyau de l’IA.

“Il est très clair qu’ils traversent un grand déboire interne,” a déclaré le deuxième ingénieur, sous couvert d’anonymat. “Cela a peut-être aussi contribué à accélérer certains de ces transferts de pouvoir. En général chez Google, quand quelque chose sous-performe fortement ou ne fonctionne pas, leur solution consiste à faire une énorme réorganisation, une réallocation du calcul et des priorités pour essayer de corriger le problème.”

Le parcours de DeepMind

Ce n’est pas la première fois que Google rencontre un obstacle dans son parcours en IA.

Fin 2022, l’entreprise avait déclaré un “code-red” après le lancement de ChatGPT par OpenAI, par crainte d’un impact sur son activité de recherche, au cœur de son modèle économique. Depuis, sa course au rattrapage a été partiellement couronnée de succès. Son modèle Gemini 3 a surpassé ses rivaux et poussé OpenAI à déclarer à son tour un “code-red” fin 2025, alors que les gains de référence de Gemini et sa croissance rapide des utilisateurs faisaient pression sur l’avance de ChatGPT.

Mais depuis lors, la situation semble avoir pris une mauvaise direction.

Les modèles de Google ne sont actuellement pas compétitifs avec la pointe du front américain en matière d’intelligence et de benchmarks de codage. Même certaines initiatives open source chinoises surpassent aussi le géant technologique.

Gemini 3.5 Pro devait être la prochaine grande réponse de Google à des modèles avancés comme Mythos d’Anthropic et GPT 5.6 d’OpenAI. Présenté lors de la conférence I/O de l’entreprise en mai avec la promesse d’une sortie “next month,” il a manqué l’objectif de juin puis une autre échéance mi-juillet. En août, le modèle n’était toujours pas منتشر, alors même que Google avait lancé autour de lui trois modèles Flash plus petits et affirmé avoir déjà commencé l’entraînement de Gemini 4.

Micah Hill-Smith, cofondateur et CEO de la société de benchmarking Artificial Analysis, a déclaré à Fortune que Gemini 3.6 Flash, le modèle le plus puissant livré par Google, se situe désormais derrière les modèles d’Anthropic, OpenAI, un ou deux grands laboratoires chinois, xAI et Meta sur l’indice d’intelligence de son entreprise, qui mesure les performances globales des modèles d’IA.

“Pendant un court moment, nous avions réellement [le modèle de Google] en tête comme le modèle le plus intelligent au monde. À l’heure actuelle, il est juste de dire que [le modèle] de Google est moins convaincant,” a-t-il déclaré.

Selon un troisième ingénieur, nombre des erreurs qui ont conduit à cette situation ont commencé l’été dernier, lorsque l’entreprise n’a pas donné la priorité au développement des capacités de codage de Gemini. Google, a-t-il dit, était préoccupé par la protection de son trafic de recherche et par le fait de battre OpenAI sur le chat, tandis que ses concurrents avançaient plus vite sur les capacités agentiques et de codage. Hill-Smith a indiqué que les modèles de Google accusent désormais un net retard sur leurs rivaux dans les benchmarks des agents de codage.

Un porte-parole de Google a indiqué que Gemini 3.5 Pro était actuellement en test et que l’équipe DeepMind travaillait déjà sur sa prochaine génération de modèles. Le porte-parole a reconnu que l’entreprise devait progresser dans le codage et les capacités agentiques, mais a affirmé que ses équipes se concentraient sur ce travail.

Google a peut-être aussi sous-estimé l’importance que le codage prendrait dans les produits grand public un an plus tard. Des outils pour développeurs comme Claude Code ou Codex d’OpenAI sous-tendent désormais une nouvelle vague de produits destinés aux consommateurs et à un usage général. Parmi eux figurent Cowork d’Anthropic — un outil agentique construit sur la même technologie sous-jacente que Claude Code et permettant aux non-développeurs de déléguer des tâches de connaissance en plusieurs étapes, comme l’organisation de fichiers ou la rédaction de documents, plutôt que d’écrire du code — ainsi que la superapp d’OpenAI, présentée comme un point d’entrée unique pour les outils d’IA.

“Ils ont un peu raté le coche [sur le codage],” a déclaré le troisième ingénieur de DeepMind. “Quand on s’en rend compte… plusieurs mois se sont écoulés, et il faut alors rattraper le retard. Ensuite, cela devient aussi politique.” Le deuxième ingénieur a ajouté que le codage est désormais une “big focus” au sein du laboratoire.

Cependant, le fait de ne pas gagner sur la performance brute des modèles ne signifie pas que Google est hors course dans l’IA. L’entreprise dispose d’autres atouts, comme l’intégration verticale — au niveau des applications, du cloud et des puces — qui constituent des avantages structurels susceptibles de compenser des performances plus faibles à la frontière de l’intelligence brute des modèles.

“Pour OpenAI et Anthropic, comme la couche modèle est si importante pour ce qu’ils font, gagner là-dessus est quasiment existentiel,” a déclaré Hill-Smith. “Google pourrait finir par très bien réussir dans la course à l’IA au sens large, même s’il n’est pas à la frontière de la couche modèle,” a-t-il ajouté, en précisant que l’intégration verticale exceptionnellement profonde de l’entreprise est un avantage structurel qui pourrait compenser des performances plus faibles à la pointe de l’intelligence brute des modèles.

Rattraper puis perdre du terrain — et quitter le navire

Les difficultés techniques et le sentiment de devoir rattraper le retard deux fois en moins de cinq ans ont pesé sur le moral, selon tous les employés actuels et anciens de DeepMind qui se sont entretenus avec Fortune.

Cette frustration interne a coïncidé avec l’une des vagues de départs les plus dommageables de l’histoire de DeepMind. En une seule semaine de juin, Google a perdu Noam Shazeer, co-responsable de Gemini, parti chez OpenAI, et John Jumper, prix Nobel et co-inventeur d’AlphaFold, parti chez Anthropic.

Les employés interrogés par Fortune décrivent ces départs comme le résultat de forces qui se superposent : un recrutement agressif de la part de concurrents bien financés, la frustration d’être en retard dans la course à l’IA, et la volonté de rejoindre des laboratoires pré-IPO avant leur introduction en bourse, avec l’espoir que la rémunération en actions les rende extrêmement riches. “There’s a lot of just hopping over to pre-IPO labs,” a déclaré un employé.

Un porte-parole de Google a indiqué que les talents circulaient régulièrement entre les entreprises technologiques et que Google restait concentré sur l’attraction de personnes en phase avec la mission de DeepMind.

Google a tenté de freiner cette hémorragie, le deuxième ingénieur décrivant de grosses primes de rétention et d’actions attribuées à certains employés, ainsi qu’une précédente vague de rémunération améliorée à une période où Meta faisait des contre-offres agressives aux chercheurs en IA.

Cependant, les employés estiment que cela n’a pas suffi à compenser un problème plus profond d’épuisement.

“J’enchaîne des semaines de 60 heures depuis assez longtemps parce qu’il y a énormément de travail,” a déclaré le troisième ingénieur. “Les gens se poussent très fort parce que c’est une course, et on a le sentiment qu’il faut rattraper… [mais] dire aux gens de travailler constamment 60 heures par semaine et d’être en crunch permanent ne fonctionne généralement pas très bien, et les gens finissent par s’épuiser.”

Google a déclaré que l’IA est un secteur extrêmement concurrentiel et a cité des chercheurs ayant publiquement exprimé leur enthousiasme pour leur travail et pour la direction de l’entreprise.

Des critiques visaient aussi la direction. Avant même son départ, les employés décrivaient Hassabis comme peu présent, surtout en comparaison de Sergey Brin, cofondateur de Google, revenu de sa retraite pour aider les efforts de l’entreprise en IA.

“Vous verrez Sergey être incroyablement impliqué, travailler dur sur les sujets et prendre part aux activités,” a déclaré le troisième ingénieur de DeepMind. “Je ne peux pas dire que j’ai déjà vu Demis se promener dans les bureaux de la zone Gemini.”

“Demis n’est pas un leader très inspirant,” a ajouté l’ancien employé. “Certainement pas de la manière dont les gens parlent de Dario [Amodei] … Demis est plutôt quelqu’un qu’on connaît mais qu’on ne voit pas.”

Une bataille syndicale et des contrats de défense controversés

Les tensions autour de la direction et des départs de talents se sont heurtées à un conflit distinct, plus politique, concernant les activités de défense de Google.

En avril 2026, Google a signé un accord avec le Pentagone autorisant le Department of Defense à utiliser les modèles Gemini sur des réseaux classifiés pour toute finalité gouvernementale légale. Plus de 580 employés de Google, dont des chercheurs seniors de DeepMind, ont ensuite signé une lettre ouverte exhortant Pichai à reconsidérer l’accord, invoquant des préoccupations liées aux armes autonomes et à la surveillance de masse.

Google n’était pas seul à conclure un tel accord : OpenAI, xAI, Microsoft, Amazon et d’autres ont signé des accords similaires pour une utilisation classifiée. Anthropic faisait figure d’exception, refusant de lever ses propres restrictions concernant les armes autonomes et la surveillance de masse — une position qui a conduit le Pentagone à désigner l’entreprise comme un risque pour la chaîne d’approvisionnement et à ordonner à l’armée de cesser d’utiliser ses produits.

Chez Google, l’accord avec le Pentagone a rouvert un conflit de longue date sur les contrats de défense et de renseignement. Les employés ont aussi critiqué Project Nimbus, l’accord de cloud computing d’environ $1.2 billion conclu par Google et Amazon avec le gouvernement israélien en 2021.

Pour de nombreux employés, l’accord avec le Pentagone est passé largement inaperçu. Pour d’autres, il était existentiel.

Alex Turner, qui a passé plus de deux ans au sein de l’équipe de sécurité IA de DeepMind, a démissionné en juin en disant que l’accord avec le Pentagone avait été l’élément déclencheur.

Dans une publication publique, il a expliqué que des mois de plaidoyer interne n’avaient mené nulle part : il avait même tenté de rallier Jeff Dean, scientifique en chef de Google, à sa cause. Andreas Kirsch, autre chercheur de DeepMind, a lui aussi été un critique public virulent de l’accord. Kirsch a écrit publiquement à l’époque que les restrictions du contrat n’étaient guère plus que des “meaningless weasel words” à des fins de relations publiques, et a dit se sentir “incredibly ashamed” d’être associé au laboratoire en raison de cette décision.

L’accord avec le Pentagone a été la goutte de trop pour un groupe de DeepMinders londoniens, qui ont lancé en mai une initiative syndicale afin de tenter de regagner une partie de leur pouvoir de négociation en baisse. Il s’agit de la première tentative formelle de syndicalisation dans un laboratoire d’IA de pointe.

Cette campagne trouve réellement son origine en février 2025, lorsque Google a supprimé de ses AI Principles publics la formulation par laquelle l’entreprise s’engageait à ne pas développer d’IA destinée aux armes ou à la surveillance en violation des normes internationales. De nombreux ingénieurs ont été indignés par ce qu’ils ont perçu comme un recul des garanties éthiques de Google. L’entreprise avait adopté cet engagement en 2018 après la vive controverse liée à Project Maven, un contrat de défense distinct.

Google a refusé de reconnaître volontairement le syndicat, proposant à la place des discussions via le service de conciliation britannique ACAS. Les deux parties se sont déjà heurtées sur des questions de base, notamment sur les employés à inclure dans l’unité de négociation, selon une personne au fait du dossier. Les employés s’inquiètent désormais du fait que la direction américaine soit moins disposée à faire des concessions dans les négociations.

Un porte-parole de Google a déclaré que l’entreprise en était encore aux premières étapes du processus syndical et continuerait à négocier de bonne foi.

Un avenir incertain pour DeepMind

Alors que Hassabis se retire et que Dean est parti, DeepMind semble entrer dans une nouvelle phase au moment même où il peut le moins se permettre de nouvelles perturbations.

Le laboratoire conserve des atouts que peu de rivaux peuvent égaler — distribution, activité cloud, puces personnalisées, vaste base de recherche et capacité à intégrer l’IA dans des produits utilisés par des milliards de personnes — mais la réorganisation semble supprimer un niveau intermédiaire entre DeepMind et une maison mère de plus en plus focalisée sur la transformation de la recherche en IA en déploiements commerciaux et gouvernementaux.

Pour les employés, la question est de savoir si la nouvelle structure de direction et l’intégration plus étroite apporteront l’urgence et la clarté dont DeepMind a besoin pour combler l’écart en matière de codage et d’agents, ou si elles aggraveront les problèmes qui poussent déjà les gens vers la sortie : épuisement, autonomie réduite et inquiétudes sur l’usage que l’entreprise fera de sa technologie. Quatre ans seulement après le premier “code red” de Google dans l’IA, DeepMind tente à nouveau de prouver qu’il peut aller assez vite pour rester dans la course. Cette fois, il le fera sans les deux figures les plus associées à son identité scientifique.

Cet article a été initialement publié sur Fortune.com